虽然新冠肺炎疫情加速推进了企业的数字化转型，但普遍的共识是，数字业务模式已经在很多企业（以传统企业为主）一劳永逸地建立起来。即便传统企业已全面恢复生产经营，其大量业务交易仍将以数字方式进行。事实上，数字和数据驱动的业务创新可能会使领先者从竞争中脱颖而出。数据是数字业务的核心，通过实施适当的策略和规划来管理数据及相关基础设施，将是企业成功的关键。正因如此，我们可以看到，在与数据管理基础设施和架构相关
## 数据分析服务简称及其应用
数据分析服务是指通过使用数据科学和统计学方法，对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有价值的信息和洞察力的过程。它在各个行业中都有广泛的应用，从市场营销到金融，从医疗保健到运输和物流。
### 什么是数据分析服务简称？
数据分析服务简称（DAS）是指在数据分析服务领域中常用的术语和缩写。这些简称通常是相关领域的专业术语或者是广泛使用的缩写。以下是一些常见的数
原创
2023-11-22 09:10:05
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随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据分析进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。在这种情况下，BI厂商应运产生。百度百科是这样定义BI的：BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释是商业智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从海量数据
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2024-01-18 16:35:25
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文章目录一、探索性数据分析EDA二、数据分析图表的选择 一、探索性数据分析EDA探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA)，指对数据分析的过程中尽量不加入先验假设，而是通过作图表和统计等方式来探索数据结构和规律。 在EDA中你可以构思各种各样的假设，并通过数据分析去寻找相应的反馈，以此迭代来寻找到数据集中分布的规律。在探索的过程中会随着不断的深入对数据理解更
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2023-10-24 10:12:48
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EDA概述介绍 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律了解数据集，了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系的一种数
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2023-09-25 10:36:14
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Bi分析系统其实也就是自动化的一种数据管理系统，能够让大家随时随地的了解到公司运营情况的相关数据，也可以分析各种不一样的问题，进行全面的了解，为了有效的满足各种庞大的数据流，还有客户所提出的多样化数据，所以在经过了半年的时间之内，也为大家带来了一款bi分析系统，能够给所有的用户都拥有优质的数字体验。 Bi分析工具和报表的区别 很多人都觉得bi分析工具其实和我们日常生活中所使用的Excel报
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2023-08-11 14:40:16
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思迈特软件Smartbi大数据分析工具还具有强大的管理能力，通过这些管理功能，用户可以实现完善的安全体系；可以拥有自己的“业务库”；可以拥有便捷的操作工具；可以实现对所有会话的有效监控；可以更好的支持应用系统维护和运营。下面是这些功能的详细介绍：一、Smartbi数据管理系统——数据安全管理Smartbi数据管理系统具有完善的安全管理体系，它可以控制用户功能权限、数据访问权限、资源访问权限。支持按
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2024-01-13 14:49:19
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这是我写得第一篇关于产品的文章，今天就来讲讲我眼中的电商营销数据分析平台以及我的产品观。电商营销数据分析平台，首先它是一个数据产品，它兼具算力、存储、报表展现、分析于一体；是一款以活动周期数据为主，兼顾日销数据的长周期决策产品；是一个以大数据技术为核心支撑，以业务需求和业务增长为主要导向的内部重要产品。可想而知，在互联网时代的商业决策绝不会是
大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术，一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中，有三个方面值得关注和重点发展。 数据清洗功能 在大数据应用技术中，前端的数据清洗功能远比我们想象的更重要。没有好的清洗自然也不可能有后续的数据建模和数据挖掘。数据清洗功能不仅受技术发展的限制，也和数据类型以及数据量息息相关。
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2023-07-07 20:38:54
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电商平台的数据分析，就如人的眼睛，可以从数据的分析中查看到平台的成交额、转化率、新增会员、会员登录数据等，这些数据的分析对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西，下面我们就从WSTMart电子商务系统（一款基于国内最大的开源框架thinkphp 5.0开发的开源系统）看看这个平台的数据分析功能模块。登录系统后台，点击运营管理è统计报表，就可以看到平台提供的报表功能，分为：商品销
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2024-01-11 13:54:46
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在大数据时代中，移动设备产生的大数据信息具有很大的潜在价值。在当今时代，人们使用移动设备的频率决定了数据分析模式的创新。下文要给大家安利一款国内创新的移动数据分析平台——FineReport。不同于传统的数据分析软件，FineReport能同时满足所有人的移动数据分析需、提供给你快速可落地的移动BI方案！一、满足多部门需求的移动数据分析平台1、假如你在管理层FineReport移动数据分析平台为你
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2023-08-30 07:33:17
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系统背景介绍近年来，随着社会的不断发展，人们对于海量数据的挖掘和运用越来越重视，大数据的统计分析可以为企业决策者提供充实的依据。例如，通过对某网站日志数据统计分析，可以得出网站的日访问量，从而得出网站的欢迎程度；通过对移动APP的下载数据量进行统计分析，可得出应用程序的受欢迎程度，可通过不同维度进行更深层次的数据分析，为运营分析与推广决策提供可靠的数据依据。系统架构设计及效果预览将Nginx服务器
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2024-01-19 22:59:42
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数据分析，是一种基于系统化分析问题的方式，是一种手段，也可以是一种工具，可以很简单也可以很复杂。它可以用在各个场景，比如现在的B2C\B2B……等等。 简单点的例子：通过分析购买产品的人大多都来自于北京，则北京是产品的主要消费者居住的城市。 从术语上讲，数据分析主要是指各种应用，包括商业智能(BI)、报表和联机分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析。商业智能BI系统其实是一整套方案，就是充分利用
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2023-10-31 16:53:44
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Superset 数据分析平台搭建一、实验介绍1.1 实验内容Superset 是 Airbnb 开源的数据分析与可视化平台，同时也是由 Python 语言构建的轻量级 BI 系统。Superset 可实现对 TB 量级数据进行处理，兼容常见的数十种关系或非关系型数据库，并在内部实现 SQL 编辑查询等操作。除此之外，基于 Web 服务的 Superset 可实现多用户协使用，并可针对不同角色进行
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2023-12-17 10:37:22
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一、前言本系统是一个基于Python实现的一个大数据分析系统，主要实现的功能是对豆瓣网站上面的电影评论进行分析，并给出最后的参考分数。目前市场上的电影评论等软件的评分机制虽然已经较为成熟，但是针对于小部分的评论而言，存在着一定的误导性和反差性，很容易让观影者因为评论而对影片本身造成误解，所以针对这个需求痛点，我们设计了这样的一个基于评论数据的电影分析系统，能够综合在网站上获取到的一些评论数据，分为
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2024-01-12 12:15:38
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随着数字时代的到来，数据已经成为企业最重要的资源。现在企业面临的问题是如何在数据的海洋中获取有价值的信息。在这样的市场背景下，数据分析软件应运而生，许多企业习惯于使用数据分析软件来处理数据。这是因为使用数据分析软件可以快速从海量数据中提取最有效的信息，在企业营销中起着关键作用。 如今市场上的数据分析软件可谓琳琅满目，挑选起来可不容易，往往是挑得眼花缭乱也选不出来。今日小编就来总结一下，一个好
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2023-10-16 10:23:29
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什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。 什么是数据分析？ 数据分析的目的 把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。 数据分析的分类 数据分析的三大作
随着大数据的快速发展，数据分析越来越受到企业的重视，不少企业已经部署了数据分析BI软件，来帮助处理分析数据。也有很大一部分企业一直在纠结到底该选哪一款数据分析BI软件，因为现在市场上的数据分析BI软件实在是太多了。笔者就此选出了现在非常火的5款数据分析BI软件，以供参考。 1、Power BIPower BI是微软推出的一款数据分析BI软件，微软官方是
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2023-07-13 20:28:53
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如果对你有帮助，可以给卑微的博主留个赞、关注、收藏 (不是) (骗一下数据，说不定以后面试就过了，拜谢)图书馆管理系统第一部分，数据库分析。主要是需求分析、设计概要模块、数据库概念结构设计(E-R图)、数据库逻辑结构设计(表、存储过程、触发器)目录1. 需求分析1.1 数据流图 1.2 数据字典1.3 系统流程分析2. 系统概要模块设计3.&n
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2024-01-04 15:20:26
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文章目录0 简介1 前言2 数据集3 数据预览4 数据预处理与特征工程4.1 缺失值处理4.2 分类变量数值化4.2.1 二分类变量编码4.2.2 有序分类变量编码4.2.3 无序分类变量编码4.3 数值特征预处理4.3.1 连续型特征离散化4.3.2 规范化4.3.3 持久化预处理后的数据5 模型的训练与评估5.1 划分数据集5.2 训练集重采样5.3 模型的训练与评估6 最后 0 简介? H
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2023-11-01 19:12:55
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